Schaum's Outline of Theory and Problems of Elements of Statistics II pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill

作者:Bernstein, Stephen

出品人:

页数:451

译者:

出版时间:

价格:147.00 元

装帧:Pap

isbn号码:9780071346375

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 数学
• Statistics
• Probability
• Schaum's Outline
• Elements of Statistics
• Mathematics
• Higher Education
• Textbook
• Problem Solving
• Engineering
• Science

统计学原理进阶：理论与实证探究 本书旨在为读者提供统计学核心概念的深入理解，并辅以丰富的例题和练习，帮助构建坚实的统计分析能力。我们将从概率论的基础出发，逐步深入到推断统计的各个层面，涵盖参数估计、假设检验、方差分析、回归分析以及非参数统计方法等关键领域。 概率基础回顾与扩展 旅程伊始，我们将简要回顾概率的基本概念，包括随机事件、概率公理、条件概率和独立性。在此基础上，我们将深入探讨重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、指数分布以及正态分布。对这些分布的理解，是掌握后续统计推断方法的基石。我们将分析它们各自的性质、应用场景以及如何计算其概率和期望值。此外，还将介绍联合概率分布、边缘概率分布以及随机变量的函数，为理解多变量统计奠定基础。 参数估计：从样本到总体 理解了概率分布之后，我们将进入统计推断的核心——参数估计。本书将详细介绍点估计和区间估计的方法。我们将学习最大似然估计（MLE）和矩估计等常用点估计方法，并分析它们的优缺点。重点将放在置信区间上，我们将学习如何为总体的均值、比例、方差等参数构造置信区间，并理解置信水平的含义。我们将探讨当样本量大小不同、总体分布已知或未知时，如何选择合适的估计方法和构造置信区间。 假设检验：用数据验证理论 假设检验是统计学中用于验证关于总体的某个论断是否成立的重要工具。我们将系统地介绍假设检验的基本框架，包括原假设（H0）和备择假设（H1）的设定、检验统计量的选择、p值的计算以及如何根据p值做出决策。本书将涵盖各种常见的假设检验，包括针对单个总体均值、比例的z检验和t检验，以及针对两个总体均值、比例的检验。我们将深入探讨配对样本t检验、方差的F检验等，并分析它们在不同情境下的应用。此外，还将介绍功效（power）的概念以及如何计算样本量以达到所需的检验功效。 方差分析（ANOVA）：比较多组数据的差异 当我们需要比较三个或更多组数据的均值是否存在显著差异时，方差分析（ANOVA）便成为首选工具。本书将详细阐述单因素方差分析的原理，包括平方和、自由度、均方等概念，以及F统计量的计算和解释。我们将学习如何解读ANOVA的F检验结果，并理解组间差异和组内差异的相对大小。随后，我们将介绍多因素方差分析，探讨两个或多个因子如何共同影响响应变量，并学习如何检验因子主效应和交互效应。 回归分析：探究变量间的数量关系 回归分析是研究一个或多个自变量如何影响一个因变量的强大统计方法。我们将从简单线性回归开始，深入理解回归系数的含义、拟合优度（R方）以及残差分析的重要性。我们将学习如何进行回归方程的显著性检验，并理解模型诊断的必要性，以确保模型的有效性。随后，我们将扩展到多元线性回归，学习如何同时纳入多个自变量，并分析它们的独立贡献。本书还将介绍一些非线性回归模型的基本概念，为读者在实际数据分析中提供更广泛的选择。 非参数统计：无需分布假设的分析 在某些情况下，我们可能无法满足参数统计方法对数据分布的假设，或者数据本身不适合参数模型。这时，非参数统计方法便显得尤为重要。本书将介绍一些常用的非参数检验，例如曼-惠特尼U检验（用于比较两独立样本）、威尔科克森符号秩检验（用于比较配对样本）、克鲁斯卡尔-沃利斯H检验（用于比较三组或更多独立样本）以及斯皮尔曼秩相关系数（用于衡量两个变量的单调关系）。我们将展示如何应用这些方法，并在参数检验不适用时提供替代方案。 统计软件的应用与实践 理论知识固然重要，但将统计方法应用于实际数据分析同样不可或缺。本书将穿插介绍如何使用主流统计软件（如R、SPSS或Python的统计库）来实现书中介绍的各种统计分析。通过实际操作，读者可以更好地理解概念，并能够独立完成数据分析任务。我们将提供代码示例和软件操作指导，帮助读者将理论知识转化为实践技能。 深入理解与广泛应用 本书力求通过清晰的讲解、丰富的例证和配套的练习，帮助读者不仅掌握统计学的基本原理和常用方法，更能培养严谨的逻辑思维和数据分析能力。无论您是统计学专业的学生，还是需要运用统计学解决实际问题的研究人员或从业者，本书都将是您宝贵的参考资料，引导您在数据驱动的世界中做出更明智的决策。

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这本书的排版简直是一场灾难，字里行间弥漫着一种廉价的印刷品气息，纸张薄得像是随时都会被手指的温度穿透。拿到手里，那种粗糙的触感就让人瞬间降低了阅读的期待值。更要命的是，内页的图表设计，简直是审美的一场浩劫。那些统计模型示意图，用色俗艳不说，线条的粗细变化也毫无章法，仿佛是出自一个对视觉传达一窍不通的人之手。我花了很长时间才习惯这种低劣的装帧质量，每次翻阅都像是在进行一场与纸张质量的搏斗。比如那些复杂的概率分布曲线，本该清晰明了地展示其函数特性，结果却因为墨迹晕染和低分辨率的印刷，看起来模糊不清，让人不得不反复对照旁边的文字解释，效率大打折扣。而且，书脊的设计非常僵硬，每次试图将书完全摊开以便对照两页内容时，那股使人想把书“掰开”的冲动几乎是无法抗拒的，生怕一个不小心，脆弱的装订就会彻底散架。这种低劣的制作水准，对于一本旨在教授严谨科学概念的教材来说，无疑是一种讽刺。我真心希望出版商能在下一版中，至少在纸张和印刷工艺上投入更多的关注，毕竟，知识的载体也应有一定的尊重度。

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从使用的角度来看，这本书的索引系统简直是一场谜语游戏。当你需要快速查找某个特定的统计量定义或某个特定检验的适用条件时，你会发现索引条目的设计充满了歧义和不一致性。比如，你想查找“中心极限定理”，你可能会先在C部分寻找，结果发现只有“中心矩”的词条，而“中心极限定理”的讨论内容却被藏在了L（Limit Theorems）部分，而且索引指向的页码经常是模糊的，指向一个大段落，而不是精确的定义所在。这种低效的检索机制，极大地破坏了在面对考试压力或项目截止日期时，进行快速查阅和复习的效率。一本优秀的参考书，其组织结构应该能引导读者快速定位信息，这本书却像是一个迷宫，故意设置了许多误导性的路标。我不得不依靠自己做大量的书签和页边批注，才能勉强建立起一个属于我自己的、高效的导航系统，否则，仅仅是寻找一个公式就会耗费掉宝贵的学习时间。

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这本书在处理经典统计学分支之间的衔接上，显得有些散乱和缺乏宏观视野。它将时间序列分析、非参数方法以及贝叶斯统计的基础概念强行塞入一个相对有限的篇幅内，导致每一个高级主题的讲解都显得捉襟见肘、浅尝辄止。你可以在这本书里找到这些方法的名字和一些基本公式，但当你试图将它们应用到现实世界的数据集时，就会发现那些关键的实用技巧和软件实现细节被一笔带过。例如，在介绍时间序列时，对于如何判断平稳性，以及如何选择合适的差分阶数，书中给出的指导过于笼统，没有提供足够的案例去演示这些决策过程中的权衡与取舍。结果就是，读者像是在一个巨大的统计工具箱前徘徊，虽然知道里面有各种工具，却不清楚在什么场景下该拿起哪一个，以及如何正确使用它们。整体感觉是，作者试图涵盖太多内容，最终导致了知识的碎片化，使得读者在试图建立一个完整的、可操作的统计分析思维模型时，感到力不从心。

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这本书的叙事风格极其晦涩，简直像是作者在自言自语，完全没有顾及到读者是一个正在学习进阶统计学的学生。它充斥着大量未经充分铺垫的数学推导，仿佛读者都已经对高等微积分和线性代数了如指掌。第一次接触到那些涉及假设检验和回归分析的复杂公式时，我感觉自己像是在攀登一座陡峭的冰壁，四周空无一人，没有任何向导的绳索。作者似乎坚信“少即是多”，但在这里，“少”的结果却是“迷失”。每一个定理的提出都显得非常突兀，缺乏必要的背景介绍和直观解释，读者被迫在脑海中构建起整个理论框架，这对于初次接触这些概念的人来说，无疑是一种巨大的精神负担。我不得不花费数倍于正常阅读时间去查阅其他更基础的参考资料，来填补这本书留下的知识真空。特别是在讨论多重共线性或异方差性这些微妙的概念时，作者的论述总是停留在纯粹的符号操作层面，完全没有触及到这些问题在实际数据分析中可能引发的实际后果，使得学习过程充满了抽象的挫败感。

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关于习题部分的设置，只能用“不近人情”来形容。虽然书籍的定位是“理论与问题”，但习题的设计更像是对理论的变态式考验，而非巩固理解的桥梁。很多题目需要的计算量大得惊人，如果不用专业软件辅助，仅凭纸笔计算，那将是一场漫长且极易出错的折磨。更让人恼火的是，书后提供的答案解析部分，简直是敷衍到了极致。它往往只给出了最终的数值结果，中间的关键步骤几乎被完全省略，这对于正在学习如何构建解题逻辑的学生来说，是致命的缺陷。举个例子，一个涉及方差分析表的复杂问题，答案只写了一个F值和P值，却对如何一步步推导出自由度、均方以及F统计量本身的过程守口如瓶。这使得读者无法从中学习到正确的方法论，只能死记硬背结果，或者在遇到难题时，因为没有参照系而彻底卡住。这种对“动手实践”环节的轻视，使得这本书的教育价值大打折扣，它更像是一个理论的陈列馆，而不是一个实用的训练场。

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因为没有经过系统的统计训练，看到这本书讲 estimation theory 和 hypothesis testing 的时候觉得太精彩了。

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